マッキンゼー報告が生成AIの巨大な潜在能力を明らかにする

マッキンゼーの最新の報告書は、生成的AIの発展の見通しに楽観的な態度を示しています。報告書は、AIが人間のレベルに達する時間が予想よりも早くなる可能性があり、中間予測は2030年以前です。2017年の予測と比較して、新しい報告書はAIの発展速度に対する期待が明らかにより前向きです。

報告によると、AI技術は私たちの生活のあらゆる側面に深く浸透しています。2016年にAlphaGoが李世石を打ち負かしたとき、AIは囲碁の領域に限られていましたが、現在ではChatGPT、Copilot、Stable Diffusionなどの生成型AI製品が創作、描画、PPT制作などの日常業務に広く利用されています。GPT-4を搭載したChatGPTは性能が大幅に向上し、AnthropicのClaudeモデルの処理速度も著しく向上しました。

報告はAIの発展速度に重点を置き、生成型AIがわずか数ヶ月で急速に台頭したことを指摘しています。現時点で私たちの生成型AIの能力に対する認識はまだ始まったばかりであり、その未来の潜在能力をより深く理解する必要があります。

経済的な利益の観点から、報告は二つの視点から分析を行いました:

1. 63の生成AIアプリケーションシナリオの分析によると、さまざまな業界で広く適用される場合、毎年2.6兆ドルから4.4兆ドルの経済的利益をもたらし、2017年の予測と比較して15%-40%の成長が見込まれています。

2. 約850の職業に対する生成AIの潜在的な影響を分析し、世界の労働力の生産性に対する影響を推定します。結果は、生成AIの総経済的利益が年間6.1兆ドルから7.9兆ドルに達する可能性があることを示しています。

報告は、生成型AIの潜在能力はこれにとどまらないと考えています。16の業務機能の中で、顧客運営、マーケティングと販売、ソフトウェアエンジニアリング、研究開発の4つが生成型AIのユースケース全体の価値の約75%を占めています。さらに、生成型AIは企業内部の知識管理システムを改善することで、全社に価値をもたらすことができます。

異なる業界において、生成的AIの影響はさまざまです。たとえば、小売業はマーケティングと顧客運営の改善を通じて約3100億ドルの追加価値を得ることができ、高度技術分野の価値は主にソフトウェア開発の効率向上から得られます。

報告によると、生成的AIは以前の予想よりも早く人間のレベルに達する見込みです。例えば、AIが人間の自然言語理解能力に達する時期が2027年から2023年に前倒しされました。現在、技術の自動化の総占比は約50%から60-70%に増加しています。

生成AIは知識労働に最も大きな影響を与え、特に意思決定や協力などの活動において。専門知識の自動化の潜在能力は34ポイント上昇し、管理と人材開発の自動化の潜在能力は16%から49%に上昇しました。

報告によれば、今後10年以内に少なくとも4分の1から3分の1の仕事が変わることになる。これに対して、企業のリーダーは生成AIの潜在的な価値をどのように活用し、リスクを管理するかを考慮する必要があり、政府の意思決定者は労働力の計画と政策支援に焦点を当てる必要がある。そして、各個人は新技術がもたらす便利さと影響の間でどのようにバランスを取るかを考える必要がある。

総じて、この報告書は生成的AIの大爆発が社会経済に及ぼす重大な影響を包括的に分析しており、AI時代の到来を理解し対応するための重要な参考を提供しています。